DỰ BÁO SẢN LƯỢNG LÚA VIỆT NAM BẰNG CÁC MÔ HÌNH TOÁN HỌC

Bài báo sử dụng các mô hình khác nhau của hồi quy và chuỗi thời gian để dự báo sảnlượng lúa của Việt Nam dựa trên các số liệu của quá khứ. Sử dụng các tiêu chuẩn củathống kê trong lựa chọn mô hình để tìm mô hình thích hợp nhất, từ đó tiến hành dự báosản lượng lúa cho 5 năm tiếp theo bằng mô hình này.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
DỰ BÁO SẢN LƯỢNG LÚA VIỆT NAM BẰNG CÁC MÔ HÌNH TOÁN HỌCTạp chí Khoa học 2012:23b 125-134 Trường Đại học Cần Thơ DỰ BÁO SẢN LƯỢNG LÚA VIỆT NAM BẰNG CÁC MÔ HÌNH TOÁN HỌC Võ Văn Tài1 ABSTRACTThe article uses different models of regression and time series to forecast Vietnamspaddy output based on past data. Using statistical criterions in making model to find themost appropriate model, from there forcasting paddy output for the next five years bythis model.Keywords: Regression, time series, forecast, AIC criterion, paddy outputTitle: Forecasting Vietnams paddy output by mathematical models TÓM TẮTBài báo sử dụng các mô hình khác nhau của hồi quy và chuỗi thời gian để dự báo sảnlượng lúa của Việt Nam dựa trên các số liệu của quá khứ. Sử dụng các tiêu chuẩn củathống kê trong lựa chọn mô hình để tìm mô hình thích hợp nhất, từ đó tiến hành dự báosản lượng lúa cho 5 năm tiếp theo bằng mô hình này.Từ khóa: Hồi quy, chuỗi thời gian, dự báo, tiêu chuẩn AIC, sản lượng lúa1 TỔNG QUAN1.1 Tình hình và ý nghĩa của việc dự báo sản lượng lúa của nước taTrong xu hướng hội nhập quốc tế hiện nay, nhu cầu về thông tin thị trường tại mộtthời điểm nào đó trong tương lai là rất cần thiết. Nhà nước ta đã thấy rõ ý nghĩa tolớn của dự báo đối với sự phát triển kinh tế xã hội của đất nước, do đó đã có nhiềuquan tâm đến công tác này trong những năm gần đây. Nhiều cơ quan chuyên tráchvà bán chuyên trách về dự báo đã được thành lập ở cấp Bộ, tỉnh và thành phố. Tuynhiên, theo đánh giá công tác dự báo của nước ta còn rất non kém và hạn chế nhiềumặt, chưa đáp ứng được nhu cầu của sự phát triển kinh tế của đất nước hiện nay.Nguyên nhân của thực trạng này thì nhiều, nhưng có thể chỉ ra một số nguyên nhânchính sau: Sự thiếu hụt nghiêm trọng nhân lực trong lĩnh vực dự báo; các số liệutổng hợp cho dự báo không đầy đủ và không chính xác; các cơ quan đơn vị ở địaphương còn xem nhẹ công tác dự báo; thiếu phương tiện kỹ thuật, kinh phí chodự báo; …Dự báo sản lượng lúa là một trong những việc cần thiết cho việc phát triển ngànhkinh tế nông nghiệp hàng đầu của nước ta. Khi chúng ta dự đoán được sản lượnglúa ở tương lai tăng hay giảm so với hiện tại, khi đó chúng ta sẽ có các chính sáchtác động một cách kịp thời và đúng lúc đến các bộ phận liên quan. Đó là các chínhsách liên quan đến đất trồng lúa, thủy lợi, nông dân, từ đó ảnh hưởng đến việc quyhoạch cụm công nghiệp, dân cư và nhiều vấn đề kinh tế xã hội khác. Dự báo đượcsản lượng lúa sẽ giúp cho hiệp hội lương thực (VFA) tham mưu cho nhà nướctrong việc đảm bảo an ninh lương thực trong nước, điều hành kế hoạch xuất khẩumang lại lơi ích cao nhất cho người nông dân và doanh nghiệp. Hiện nay Bộ nông1 Khoa Khoa học Tự nhiên, Trường Đại học Cần Thơ 125Tạp chí Khoa học 2012:23b 125-134 Trường Đại học Cần Thơnghiệp & Phát triển Nông thôn đang chỉ đạo các cơ quan chuyên trách lập kếhoạch tổng thể phát triển các loại cây trồng chính của nước ta, trong đó lúa đượcxem là cây quan trọng nhất. Để lập được kế hoạch này, điều cần thiết là phải cóđược dự báo cho sản lượng lúa. Dự báo sản lượng lúa càng có ý nghĩa quan trọngtrong điều kiện nước ta nằm trong vùng chịu ảnh hưởng nghiêm trọng của biến đổikhí hậu.1.2 Nguồn số liệuĐể dự báo sản lượng lúa của nước ta, chúng tôi sử dụng dữ liệu của quá khứ từnăm 1990 đến năm 2010 (21 năm). Số liệu này được lấy từ trang web của Tổngcục Thống kê và Bộ nông nghiệp Phát triển Nông thôn ngày 1/1/2012. Cụ thể sốliệu được cho bởi bảng sau:Bảng 1: Thống kê sản lượng lúa cả nước từ năm 1990-2010 Sản lượng Năm Cả năm Đông xuân Hè thu Lúa mùa 1990 19225.1 7865.6 4090.5 7269.0 1991 19621.9 6788.3 4715.8 8117.8 1992 21590.4 9156.3 4907.2 7526.9 1993 22836.5 9035.6 5633.1 8167.8 1994 23528.2 10508.5 5679.4 7340.3 1995 24963.7 10736.6 6500.8 7726.3 1996 26396.7 12209.5 6878.5 7308.7 1997 27523.9 13310.3 6637.8 7575.8 1998 29145.5 13559.5 7522.6 8063.4 1999 31393.8 14103.0 8758.3 8532.5 2000 32529.5 15571.2 8625.0 8333.3 ...